Что такое Copilot в Fabric в рабочей нагрузке фабрики данных?

В этой статье представлен обзор Copilot в рабочей нагрузке Фабрики данных, включая ее функции и преимущества. Microsoft Copilot в рабочей нагрузке Data Factory — это инструментальный набор с поддержкой ИИ, который позволяет клиентам использовать естественный язык для формулирования своих требований при создании решений для интеграции данных с помощью Dataflow 2-го поколения. Copilot в рабочей нагрузке Data Factory работает, как эксперт по предметной области, сотрудничая с вами для разработки потоков данных, поддерживая как гражданских специалистов по обработке данных, так и профессиональных специалистов в оптимизации рабочих процессов.

Прежде чем бизнес сможет начать использование возможностей Copilot в Fabric, администратор должен включить Copilot в Microsoft Fabric (см. общие сведения о Copilot Fabric.

Принцип работы Copilot в рабочей среде Data Factory

Copilot в рабочей нагрузке Data Factory повышает производительность, раскрывает глубинные инсайты и упрощает создание пользовательских AI-решений, ориентированных на ваши данные. В качестве компонента Copilot в интерфейсе Fabric он предоставляет интеллектуальное создание кода Mashup для преобразования данных с помощью входных данных естественного языка. Он создает объяснения кода, помогающие лучше понять сложные запросы и задачи, созданные ранее.

Функции Copilot в рабочей нагрузке Фабрики данных

Copilot в рамках рабочей нагрузки фабрики данных предлагает разные возможности в зависимости от компонента, с которым вы работаете.

С помощью потока данных 2-го поколения можно:

• Создание новых шагов преобразования для существующего запроса
• Укажите сводку запроса и примененные шаги
• Создание нового запроса, который может включать примеры данных или ссылку на существующий запрос

С помощью конвейеров данных можно:

• Создание конвейера: с помощью естественного языка можно описать нужный конвейер, и Copilot понимает намерение и создает необходимые действия конвейера данных.
• Помощник по сообщению об ошибке. Устранение неполадок с конвейером данных с возможностью четкого объяснения ошибок и практическим руководством по устранению неполадок
• Сводка конвейера: Объясните сложный конвейер при помощи сводки содержимого и связей действий в рамках конвейера

Рекомендации по использованию Copilot в рабочей нагрузке фабрики данных

Чтобы получить максимальную отдачу от Copilot в рабочей нагрузке Фабрики данных, выполните следующие действия.

• Будьте конкретными и понятными в запросах естественного языка
• Начните с простых преобразований и постепенного создания сложности
• Используйте функцию "Объяснить текущий запрос", чтобы понять созданный код
• Используйте функцию отмены для восстановления изменений при необходимости
• Просмотрите созданные шаги в списке примененных шагов для точности
• Используйте начальные запросы, чтобы ознакомиться с возможностями Copilot

Примеры подсказок

Ниже приведены некоторые примеры запросов, которые можно использовать с Copilot в рабочей нагрузке фабрики данных:

Запросы потока данных 2-го поколения

- Only keep European customers
- Count the total number of employees by City
- Only keep orders whose quantities are above the median value
- Create a new query with sample data that lists all the Microsoft OS versions and the year they were released
- Explain my current query

Запросы конвейера данных

- Create a pipeline to copy data from SQL Server to Azure Data Lake
- Ingest data from this source to that destination
- Summarize this pipeline
- Explain what this pipeline does

Ответственное использование ИИ Copilot

Корпорация Майкрософт стремится гарантировать, что наши системы ИИ руководствуются нашими принципами ИИ и ответственным стандартом ИИ. Эти принципы включают расширение возможностей наших клиентов эффективно использовать эти системы и в соответствии с их предполагаемым использованием. Наш подход к ответственному ИИ постоянно развивается для решения возникающих проблем заранее.

Конкретные рекомендации по использованию ответственного искусственного интеллекта в Фабрике данных см. в статье "Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot в Fabric" в рабочей нагрузке фабрики данных.

Ограничения

Ниже приведены текущие ограничения Copilot в рабочей нагрузке Фабрики данных:

• Copilot не может выполнять преобразования или объяснения в нескольких запросах в одном входном коде. Например, вы не можете попросить Copilot "Заглавить все заголовки столбцов для каждого запроса в моем потоке данных".
• Copilot не понимает предыдущие входные данные и не может отменить изменения после того, как пользователь зафиксирует изменения при создании, через пользовательский интерфейс или область чата. Например, вы не можете попросить Copilot "Отменить последние пять входных данных". Однако пользователи по-прежнему могут использовать существующие параметры пользовательского интерфейса для удаления нежелательных шагов или запросов.
• Copilot не может вносить изменения макета в запросы в сеансе. Например, если вы поручаете Copilot создать новую группу запросов в редакторе, это не работает.
• Copilot может создавать неточные результаты, когда намерение заключается в оценке данных, которые отсутствуют в примерах результатов, импортированных в данные сеанса.
• Copilot не генерирует сообщение для навыков, которые он не поддерживает. Например, если вы попросите Copilot выполнить статистический анализ и написать сводку по содержимому этого запроса, он не завершает инструкцию успешно, как упоминалось ранее. К сожалению, это не дает сообщения об ошибке.

Связанный контент

• Конфиденциальность, безопасность и ответственное использование Copilot в Fabric в контексте нагрузки Data Factory
• Руководство по созданию сквозного конвейера данных
• Руководство по созданию сквозного потока данных